ReduceTask

MapReduce：详解Shuffle过程

reducetask从各个maptask上远程拷贝一片数据，并针对某一片数据，如果其大小超过一定的阀值，则写到磁盘上，否则直接放到内存中。
笛在月明·2018-12-04 16:56

Hadoop(MapReducer)

3）ReduceTask：负责reduce阶段的整个数据处理流程。MapReduce编程规范用户编写的程序分成三个部分：Mapper，Reducer，Driver(提交运行mr程序的客户端)1）Map
有个机车梦·2018-12-03 22:15

大数据 ： Hadoop reduce阶段

Mapreduce中由于sort的存在，MapTask和ReduceTask直接是工作流的架构。而不是数据流的架构。
爱码学院·2018-11-23 12:01

Hadoop的MapReduce使用

MapReduce框架结构一个完整的mapreduce程序在分布式运行时有三类实例进程：1、MRAppMaster：负责整个程序的过程调度及状态协调2、MapTask：负责map阶段的整个数据处理流程3、ReduceTask
Demon_gu·2018-11-17 22:58

在eclipse中实现MapReduce

2.运行模式本地运行(在本地的eclipse中启动多个线程来模拟maptask,和reducetask执行)。主要用于测试环境。  需要修改mapred-site.xml配
dmbds20·2018-10-19 20:59

分布式计算-MapReduce

maptaskmaptask将处理后的每一条记录打上标签（分区），便于最后选择reducetask处理，分区是由分区器进行分区，默认的分区器是HashPartitioner，分区
CodeTravell·2018-10-16 20:04

分布式计算-MapReduce

maptaskmaptask将处理后的每一条记录打上标签（分区），便于最后选择reducetask处理，分区是由分区器进行分区，默认的分区器是HashPartitioner，分区
CodeTravell·2018-10-16 20:04

Map/Reduce与Yarn集群的搭建

Map/ReduceYarn集群的搭建Map/Reduce原理MapTask原理ReduceTask原理Hadoop2yarn资源调度器配置Map/Reduce节点设计详细步骤Map/Reduce原理Map
Hello_Money_WZG·2018-10-16 20:20

黑猴子的家：Hive 表的优化之 Count(distinct)

数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于COUNTDISTINCT操作需要用一个ReduceTask来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，一般COUNTDISTINCT
黑猴子的家·2018-09-29 13:00

Spark项目实战-数据倾斜解决方案之提高shuffle操作reduce并行度

将reducetask的数量变多，就可以让每个reducetask分配到更少的数据量，这样的话也许就可以缓解或者甚至是基本解决掉数据倾斜的问题。问题1：如何提高reduce的并行度？
Anbang713·2018-09-26 20:05

Hadoop之mapreduce

MapReduce由MapTask和ReduceTask组成，ReduceTask又叫做partition一个分区，一个reduce可处理多组数据，一组数据只能由一个reduce处理。Map读取数据映
helloWorldAndYou·2018-09-25 18:42

MapTask和ReduceTask运行机制以及Map任务的并行度

MapTask和ReduceTask运行机制以及Map任务的并行度1、MapTask运行机制详解以及Map任务的并行度详细步骤：mapTask的一些基础设置配置（mapred-site.xml当中社会）
Fenggms·2018-09-20 16:26

TEZ深入理解

Tez将Maptask和Reducetask进一步拆分为如下图所示，Tez的task由Input、processor、ou
Sin_Geek·2018-09-20 15:05

Hive针对distinct的优化

0x00造成的原因由于使用了distinct，导致在map端的combine无法合并重复数据；对于这种count()全聚合操作时，即使设定了reducetask个数，setmapred.reduce.tasks
吃鱼的羊·2018-08-16 13:58

Hive学习之路 （二十一）Hive 优化策略

目录一、Hadoop框架计算特性二、优化常用手段三、排序选择四、怎样做笛卡尔积五、怎样写in/exists语句六、设置合理的maptask数量七、小文件合并八、设置合理的reduceTask的数量九、合并
mnasd·2018-07-30 16:49

MapReduce切片机制以及maptask和reducetask并行度设置

1MapReduce运行流程1最先启动MRAppMaster，MRAppMaster根据job的描述信息，计算需要的maptask实例的数量，然后向集群申请机器，启动相应数量的maptask进程。2maptask启动之后，根据给定的数据切片范围进行数据处理。A利用指定的inputformat来获取RecordReader对象读取数据，形成KV输入。B将输入的kv对传递给客户定义的map方法，做逻辑
Ancony_·2018-07-29 20:46

2018-07-22 Yarn的原理

以前我并没有认识到其重要性，现在突然想起的一句话：工具的使用，我知其然，但是不知其所以然，自然在遇到问题时，无法根本地解决问题MRv1:编程模型：Map阶段和Reduce阶段数据处理引擎：MapTask和ReduceTask
张公子在这等你·2018-07-22 19:19

yarn性能调优

这里还有一个Container的概念，现在可以先把它理解为运行map/reducetask的容器，后面有详细介绍。
我思念的城市ZZZ·2018-07-12 22:28

MapReduce原理之ReduceTask工作机制

1.设置ReduceTask并行度（个数）reducetask的并行度同样影响整个job的执行并发度和执行效率，但与maptask的并发数由切片数决定不同，Reducetask数量的决定是可以直接手动设置
似梦似意境·2018-07-07 13:02

spark-一些参数优化

Spark程序优化所需要关注的几个关键点——最主要的是数据序列化和内存优化spark设置相关参数问题1：reducetask数目不合适解决方法：需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism
鲸落大叔·2018-07-03 17:56

hive distinct优化

0x00造成的原因由于使用了distinct，导致在map端的combine无法合并重复数据；对于这种count()全聚合操作时，即使设定了reducetask个数，setmapred.reduce.tasks
cjlion·2018-07-02 10:58

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

转自:http://book.51cto.com/art/201409/453045.htm问题1：reducetask数目不合适解决方式：需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism
宁哥说·2018-06-24 22:48

MapReduce过程详解(基于hadoop2.x架构)

阅读目录mapreduce的简介和优点案例(统计各个手机号的上传和下载流量总和)mapreduce详细流程图文详解partition（分区）combiner（map端的reduce）分组排序MapTask和ReduceTask
假的鱼·2018-05-29 17:11

spark内核揭秘-14-Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reducetask数目不合适解决方案：需要根据实际情况调整默认配置，调整方式是修改参数Spark.default.parallelism。
假的鱼·2018-05-28 17:32

画图加文字描述讲解MapReduce Shuffle过程

3、MapReduce执行过程中中间数据的压缩配置Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程MapShuffle主要做了哪些事？哪些可以设
明眸浅笑·2018-04-28 20:27

mr参数优化

(2)mapreduce.reduce.memory.mb:一个ReduceTask可使用的资源上限（单位:MB），
Magiczl·2018-04-20 15:37

MapReduce中Shuffle机制详解——Reduce端Shuffle

Reduce端shuffleReduce端的shuffle主要包括三个阶段，copy，sort(merge)，reduceMap的输出文件放置在运行MapTask的NodeManager的本地磁盘上，它是运行ReduceTask
雾幻·2018-04-11 17:58

Hadoop中shuffle详细过程

Outercollector组件收集，outercollector会将数据写入环形缓冲区内，进行数据写入的时候根据map输出的key生成一个分区号，默认的是key.hashCode()&Integer_MAX_VALUE%reducetask
Joy_cj·2018-03-28 22:37

大数据学习笔记【连载】

.MapReduce原理逻辑上：1、split2、map3、shuffle4、reduce四个过程物理上：JobTracker节点：JobTracker创建每一个Task（即MapTask和ReduceTask
qianfeng_dashuju·2018-03-15 17:18

大数据处理 — 浅析MapReduce之shuffle

然后让数据出现在该出现的位置.官方描述的shuffle过程，我们不太可能明白shuffle的过程，因为它与事实相差挺多的，细节也是错乱的.我们现在这样理解就可以了，shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask
Dawn_sf·2018-03-05 11:31

【MapReduce篇】MR过程分析

Mapreduce原语：“相同”的key为一组，调用一次reduce方法，方法内迭代这一组数据进行计算为什么叫MapReduce：MapTask&ReduceTask整体运行流程图解：mapreduce
塵世星空·2018-02-27 17:35

Hadoop如何计算map数和reduce数

Hadoop在运行一个mapreducejob之前，需要估算这个job的maptask数和reducetask数。
onlyloveonce·2018-02-27 11:46

Spark性能优化的10大问题及其解决方案

问题1：reducetask数目不合适解决方式：需根据实际情况调节默认配置，调整方式是修改参数spark.default.parallelism。通常，reduce数目设置为core数目的2到3倍。
小小的_我·2018-02-26 10:31

Spark的Shuffle过程

shuflle描述着数据从maptask到reducetask输入的这段过程，如果在分布式的情况下，reducetask需要reduc
很吵请安青争·2018-02-12 00:41

简单搞定Shuffle机制运行原理

，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；2）shuffle:洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存）；3）具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask
三万_chenbing·2018-01-16 11:11

Hadoop源码篇--Reduce篇

代码ReduceTask源码：publicvoi
L先生AI课堂·2018-01-10 21:01

Hadoop集群内存优化

MapReducemaptask和reducetask数量设置规则1、maptask的个数=输入文件总大小/分片尺寸。
chenlly99·2018-01-10 18:18

Hive针对distinct的优化（一）

0x00造成的原因由于使用了distinct，导致在map端的combine无法合并重复数据；对于这种count()全聚合操作时，即使设定了reducetask个数，setmapred.reduce.tasks
我的学长是王欣·2018-01-05 15:39

Spark性能调优-Shuffle调优[转]

问题原因：reducetask去map端获取数据，reduce一边拉取数据一边聚合，reduce端有一块聚合内存（executormemory*0.2）,也就是这块内存不够解决办法：1
_BD攻城师_·2017-12-10 09:31

MapReduce常用三大组件

Combiner1.1、什么是CombinerCombiner是MapReduce程序中Mapper和Reducer之外的一种组件，他的作用在MapTask之后给MapTask的结果进行局部汇总，以减轻reducetask
剑行极锋·2017-12-09 14:33

MapReduce编程之Partitioner

Partitioner决定MapTask输出的数据交由哪个ReduceTask处理默认实现：分发的key的hash值对ReduceTask个数取模案例实现/****MapReduce编程之Partitioner
zghgchao·2017-10-19 09:39

简单搞定Shuffle机制运行原理

，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；2）shuffle:洗牌、发牌（核心机制：数据分区、排序、缓存）；3）具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask
白枭·2017-07-16 19:34

第五部分：MapReduce Shuffle过程

###Shuffle概念意思：洗牌或弄乱Collections.shuffle(List):随机地打乱参数list里的元素顺序MapReduce里Shuffle:描述着数据从maptask输出到reducetask
qq_19652609·2017-06-25 21:55

hadoop2.x的简要说明，新特性yarn的加入

简要介绍在hadoop1.x中，MRv1主要由编程模型(MapReduceAPI)、资源管理与作业控制块(由JobTracker和TaskTracker组成)和数据处理引擎(由MapTask和ReduceTask
独照松月冷别赋·2017-06-08 16:44

MAPREDUCE原理篇（2）

，是mapreduce框架中最关键的一个流程，这个流程就叫shuffle；vshuffle:洗牌、发牌——（核心机制：数据分区，排序，缓存）；v具体来说：就是将maptask输出的处理结果数据，分发给reducetask
yushiwh·2017-04-05 13:32

spark数据倾斜解决方案（三） 提高shuffle操作reduce并行度

第三个方案，提高shuffle操作的reduce并行度将reducetask的数量，变多
gerry.tan·2017-03-25 17:01

Spark Shuffle

每个ReduceTask从每个MapTask产生数的据中读取一片
里冲·2017-01-04 23:13

hadoop中shuffle过程详解

先上图：shuffle过程.pngshuffle的过程大致范围是：maptask开始到reducetask开始其中分成map端和reduce端map端shuffle执行顺序maptask执行过程中会不断的产生数据
会飞的大象·2016-12-19 19:00

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

摘要：1shuffle原理1.1mapreduce的shuffle原理1.1.1maptask端操作1.1.2reducetask端操作1.2spark现在的SortShuffleManager2Shuffle
chenjieit619·2016-12-01 14:48

[YARN] Yarn下Mapreduce的内存参数理解

Container就是一个yarn的java进程，在Mapreduce中的AM，MapTask，ReduceTask都作为Container在Yarn的框架上执行，你可以在RM的网页上看到Container
xiaoL_clo·2016-11-08 09:34
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